用机器学习模型深挖美国国务卿的“朋友圈”：他将主导何种对华政策？（组图）

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1月，在约瑟夫•拜登宣誓就任美国第46任总统不到一周后，安东尼•布林肯（Antony Blinken）也获得参议院批准，正式成为美国第71任国务卿。这位被认为“忠实、可靠”的民主党老臣、辅佐拜登多年的左右手，将主导何种对华政策，为已经千疮百孔的中美关系带来何种变化？中国国际关系学界、新闻界对他的背景和对华态度已经有连篇累牍的分析和报道。本文试图从一个不一样的角度探讨这个问题。

从2020年12月起，我们海南大学“一带一路”研究院国际数据与舆论研究中心的团队对布林肯在社交媒体平台Twitter上的“朋友圈”进行了量化研究和分析。通过推特文本相似度的量化比对，我们试图找出布林肯在推特上关注的870个账号，其中哪些与布林肯的互相影响最深？尤其是在中美关系层面，其中哪些人对布林肯的政策立场最可能产生影响？将是何种影响？

推特是一个公开、国际化的社交媒体平台。政治人物经过实名认证的推特账号公开发表的推文，究竟能在多大程度上体现他们的真实想法和政策取向，有待更深层次的探讨。但是，在特朗普“推特治国”四年（以及他最终被推特“社交处决”）之后，无人能小视这个社交媒体平台对美国政治的影响力。

我们使用机器学习技术，对比布林肯本人和他在推特上关注的870个账号的各自的推文文本相似度（具体研究过程和方法请见正文后附录），得出了与布林肯互相影响力排名前50位的人物列表。

初步分析，发现大致有以下几类：新任民主党总统拜登班底（包括拜登的竞选、过渡团队成员和已任命的内阁成员）、民主党资深政治家、外交官、智库学者、与民主党关系密切的商业和科技领袖、记者、文艺界人士，以及一些美国政府部门官方推特账号等。这也在一定程度上证明，我们使用的推特文本相似度模型，的确有助于筛选出与布林肯本人最为“志同道合”、即互相影响力较大的个人。

下一步，我们以“中美关系”为出发点，考虑那些最有可能影响布林肯乃至拜登政府对华态度和政策的人士，从这50个人中特别挑选出以下几位进行分析：

1. 影响力排名第四，也是让我们最惊讶的一位人物，是关颖珊（Michelle Kwan）。20多年前，她的名字在中国曾经家喻户晓：美籍华裔花样滑冰明星，曾获得五届世锦赛冠军，历史上最伟大的花滑运动员之一。

今年40岁的关颖珊，自2019年以来一直全职担任拜登竞选/过渡团队的高级顾问，负责对外联络与媒体关系。拜登就任总统后，她在政界的前途尚不明朗；但考虑到她的华裔身份、此前担任美国公共外交大使多年间与中国的密切交流，以及目前与民主党高层较为密切的关系，有理由期待关颖珊未来在中美关系中扮演更加重要的角色。

实际上，关颖珊早已步入政坛。2006年，她被小布什的国务卿赖斯任命为第一位美国公共外交特使，并在奥巴马总统任期内续任，以此身份访问过中国、俄罗斯、阿根廷、乌克兰、韩国等多个国家。2011年4月15日，关颖珊还担任中美妇女领导人交流与对话顾问。同年，她从塔夫茨大学毕业，获得国际关系硕士学位。

她在希拉里•克林顿和拜登的总统竞选团队里都曾负责对外联络。2013年，关颖珊与民主党政治家克雷•佩尔（Clay Pell）结婚，佩尔曾竞选罗德岛州州长未果。两人于2017年离婚。

值得注意的是，2020年4月，当新冠病毒开始在美国国内扩散，引发针对亚裔人士的种族仇视和暴力事件之际，关颖珊曾接受媒体采访，抨击所谓“中国病毒”的污名化称呼，明确表示“不应该把种族主义牵扯进来……这是令人失望，不可接受的。”她在个人推特上也一直与“中国病毒”的污名化称呼斗争。

2. 格伦•图拉什（Glenn Thrush），《纽约时报》驻华盛顿政治记者，其影响力排名位于第十二位。

作为美国最有影响力的政治记者之一，他在过去几年多次报道有关中国负面内容的新闻。例如特朗普政府在斯里兰卡“One Galle Face”地产开发项目中对中国影响力的反制。他在报道中提及了中国在全球输出影响力的策略，综合一些学者的言论分析，对中国进行批评，比如“建造别人都不想建的东西”来获取回报、不合理的竞争关系等。他在“万豪酒店信息泄露”事件报道中直指黑客受命于中国安全部。他就孟晚舟事件、中美贸易战等发表过多篇报道分析，认为中国面临巨大的国内压力。

2017年，图拉什曾身陷性骚扰指控，被《纽约时报》短暂停职调查后内部转岗，在新闻界引发争议。过去几年他名义上已经不是白宫报道主力，但仍不时参与特朗普政府高层报道及中美关系报道，“东山再起”的意图明显。估计为重振职业声誉，他在拜登任内很可能参与更多白宫高层政治报道，以及关于中美关系的“深度调查”。

3. 马丁•邓普西（Martin E. Dempsey），影响力排名第25，是前50位中唯一的高阶军事将领。这位退役四星将军曾在奥巴马总统任期内担任美军中央司令部副总指挥，第18届参谋长联席会议主席等。

他曾于2013年作为参谋长联席会议主席访华，与中国中央军委委员、总参谋长房峰辉上将就朝核问题、网络安全等问题进行磋商。2014年，房峰辉访问美国，再度与邓普西就南海岛屿和钓鱼岛等问题展开交锋。但是，邓普西一贯主张两军应改善关系，加强合作，以避免误判，造成在亚太地区军事冲突的风险。

邓普西现在主要身份为教授、畅销书作家及演说家，也是《时代》杂志评出的最具影响力的100位领袖之一。

4. 霍华德•舒尔茨（Howard Schultz），星巴克咖啡公司前董事长兼首席执行官，影响力排名第30。舒尔茨与民主党高层关系密切，在美国政界、商界声望很高。他支持自由贸易，支持应对气候变化的国际合作。

中国是星巴克最重要的海外市场之一。舒尔茨一直非常重视中国，对中国态度积极正面，他此前曾致信中国国家主席习近平，祝贺中国即将全面建成小康社会，表达对中国人民和中华文化的敬意。习近平在今年初复信舒尔茨，鼓励其与星巴克公司为推动中美经贸合作和两国关系发展继续发挥积极作用，获得中美两国媒体和商界高度关注。

5. 排名第33位的约瑟夫•奈是当今国际关系和政治学界最具影响力的学者之一。他在哈佛大学任教数十载，是新自由主义国际关系理论的创始人之一，“软实力”和“巧实力”概念的提出者，对克林顿政府和奥巴马政府的外交政策影响颇深。他多年来与中国政策、学术界交往频繁，对中国整体态度较为客观，关心中美关系的进一步发展。他对中美关系有一句被频繁引用的名言：“如果我们把中国当做敌人，那我们就肯定会树立一个未来的敌人。如果我们把中国当做朋友，那我们就没有扼杀迎来更和平的未来的可能性。”

他发表的文章如：2019年1月11日，《中国美国不是在冷战，而是合作竞争》；2019年11月4日，《中国不想摧毁美国制度》；2020年3月19日，《美国与中国的力量与相互依存》；等等。

2020年4月，奈与近百位美国前高官、专家学者发表题为《拯救美国、中国和全世界生命》的公开信，呼吁美中开展合作，共同抗击新冠疫情。

结论与启示

与布林肯互相影响力排名前50的人中，大部分为民主党或拜登团队“老将”和核心班底，以职业政治家、外交官或学者居多。他们活跃于政、学、商各界，“旋转门”特征明显。其中多数没有明显对华态度；有7人有不同程度的对华友好倾向，10人对华持有明显负面态度。而上文着重分析的是其中最突出的几位“知华派”，值得中国外交关系界和学术界长期研究和深度接触。

回望特朗普执政四年，他不但对中国发动两败俱伤的贸易战和“科技冷战”，更纵容其幕僚中的铁杆保守主义者和种族主义者对中国展开全面遏制和对抗。他们宣扬“文明冲突论”、“全社会层面对抗”等极端观点；限制、骚扰中国赴美留学生，大规模调查迫害在美工作的华裔科研人员，打压中美科技和人才交流；以国家安全为由制裁中国顶尖科技企业和研究机构，限制中美企业之间的正常投资行为，强迫中国企业从美国股市退市；在新冠疫情肆虐全球之际，美国政府多位高官散播“新冠病毒来自中国实验室”等阴谋论，使用“中国病毒”、“武汉病毒”等歧视性语言……

特朗普政府的诸多非理性对抗政策，不但令中美关系跌入数十年来最低点，还在美国社会制造了一种近乎“白色恐怖”的对华气氛，令政界、学术界、科技界和商界中传统的“知华派” 、“友华派”纷纷噤声或者转向对华强硬。在美国新闻界和智库界，这种氛围还催生了一批活跃的“鹰派”机构和少壮派人物；他们在特朗普执政期间影响力飙升，占据重要职位，将在未来多年主导美国对华主流舆论走向。

正因为如此，在“后特朗普”时代，寻找并研究类似上文提到的“知华派”影响力人物，并提供有的放矢、实操性强的政策建议，就显得尤其重要。中美关系与二十年前、十年前已经不可同日而语，在可见的未来仍有诸多尖锐矛盾和冲突点，官方层面的接触难以迅速回暖；但是，针对上述关键影响力人物在政界、学界、商界频繁穿梭往来，利益与兴趣点较为广泛的特点，以及拜登政府对特朗普任内盛行的种族主义、排外主义政策进行拨乱反正的机会，中方可以致力于重启学者、专业人士之间的“体育外交”、“文化外交”等非官方和半官方交流渠道。在应对气候变化、对抗新冠疫情和其他全球性卫生危机、人道主义危机等方面，两国的交流和合作应该也完全可以逐渐回暖，为有效管控大国竞争、避免尖锐冲突提供缓冲空间。

本文通过政界人物的推特文本来分析政策影响力的研究方法，诚然存在局限性；我们更希望借这种“另类数据”的量化分析，引入新的思维方式和研究方法，为传统的国际关系和外交政策研究提供助益与补充。

附录：研究数据与模型

（一）数据来源

根据布林肯截至2020年12月20日的推特主页公开信息，可以获取其关注的870位用户的公开数据，其中33位用户因锁住账户而无法查看其内容，或发推数量过少，不计入统计。随后利用python程序对布林肯和其余837位用户所发的推文进行爬取，排除转推内容与图片、视频，所有数据均为英文。初步统计布林肯推文100条，其他837位用户推文各50条，共计41950条数据。

（二）数据预处理

利用python对数据进行预处理：①删去字符小于10的数据，过短的句子含义较少，对结果意义不大；②对数据进行分段，某些数据中含有多段文字，将其分开，每段认为是一条独立的推文。

（三）doc2vec模型

Doc2vec段落向量方法是基于word2vec的机器学习模型，是一种非监督算法，能从变长的文本（例如：句子，段落和文档）中学习得到固定长度的特征表示。该算法训练在文档内预测词，使其能够使用单个密集向量表示每个文档。①模型训练：从wiki英语语料库中获取2万篇英语文章作为训练文本，超参数为vector_size = 256，window_size = 15， min_count = 1 ，sampling_threshold = 1e-5，negative_size = 5 ，dm = 0，worker_count = 1，迭代100次；②文本向量获取：利用训练好的模型将推特文本转换为256维向量；③文本相似度计算：利用最常用的方法，将两个向量的余弦值作为相似度，计算837位用户每条推文与布林肯的每条推文的相似度，共计约485万个相似度；④影响力计算：计算837位用户每人的所有相似度的均值，作为该用户与布林肯之间互相影响力参考，然后对其进行排名，选出与布林肯推文相似度最高，即互相影响力最大的前50位人物。

（四）稳健性检验

对初步获得的50位人物（账号）进行更大数据量的二次检验，以排除数据量过小导致的数据不准确。本次检验爬取布林肯推文800条，50位用户推文各300条，共15800条推文，对其重复上述过程。结论：小样本处理中，前50位人物的影响力区间为0.37-0.43（影响力范围为-1到1，数值越大表示影响力越大），尾各缩进5人后区间为0.37-0.4，均值为0.385016；大样本处理中，前50位人物影响力区间为0.32-0.44，首尾各缩进5人后区间为0.36-0.4，均值为0.377183。两次结果分布如下。两次结果波动较小。

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